医疗健康住院患者再入院预测数据集HealthcareHospitalReadmissionPredictionDataset-ibifakacampbell
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 医院, 患者, 再入院, 预测, 数据分析, 机器学习, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自医院的患者医疗记录，记录了患者的各项临床指标与再入院情况，用于预测患者在出院后的再入院风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可以推断为一段时间内的患者就诊记录。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可以推断为特定医院或医疗机构的患者数据。
数据维度：包括年龄、住院时长、实验室检查次数、手术次数、用药数量、门诊次数、住院次数、急诊次数、医疗专科、诊断代码（diag_1, diag_2, diag_3）、葡萄糖测试结果、糖化血红蛋白（A1C）测试结果、用药变化、糖尿病用药情况以及是否再入院等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Medical_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的风险预测、患者管理和临床决策支持。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医疗健康领域的学术研究，如再入院风险因素分析、预测模型构建、临床路径优化等。
行业应用：可以为医院、医疗保险机构等提供数据支持，特别是在患者风险评估、资源分配、改善医疗服务质量等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，帮助优化患者管理流程，降低再入院率。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响患者再入院的关键因素，构建预测模型，帮助医疗机构实现精细化管理，提高医疗服务效率。
